論文の概要: Zero Shot Learning for Predicting Energy Usage of Buildings in Sustainable Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05206v1
• Date: Thu, 10 Feb 2022 18:08:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-11 18:22:03.086122
• Title: Zero Shot Learning for Predicting Energy Usage of Buildings in Sustainable Design
• Title（参考訳）: 耐久設計における建物エネルギー利用予測のためのゼロショット学習
• Authors: Arun Zachariah, Praveen Rao, Brian Corn, Dominique Davison
• Abstract要約: 2030年の挑戦は、2030年までにすべての新しい建物と大規模な改修をカーボン中立にすることを目的としている。 建築要素が建築のエネルギー利用にどのように貢献するかを理解することが重要である。 予測精度を向上させるために、AIベースのソリューションにリッチなトレーニングデータセットが必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.929237637363991
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The 2030 Challenge is aimed at making all new buildings and major renovations carbon neutral by 2030. One of the potential solutions to meet this challenge is through innovative sustainable design strategies. For developing such strategies it is important to understand how the various building factors contribute to energy usage of a building, right at design time. The growth of artificial intelligence (AI) in recent years provides an unprecedented opportunity to advance sustainable design by learning complex relationships between building factors from available data. However, rich training datasets are needed for AI-based solutions to achieve good prediction accuracy. Unfortunately, obtaining training datasets are time consuming and expensive in many real-world applications. Motivated by these reasons, we address the problem of accurately predicting the energy usage of new or unknown building types, i.e., those building types that do not have any training data. We propose a novel approach based on zero-shot learning (ZSL) to solve this problem. Our approach uses side information from building energy modeling experts to predict the closest building types for a given new/unknown building type. We then obtain the predicted energy usage for the k-closest building types using the models learned during training and combine the predicted values using a weighted averaging function. We evaluated our approach on a dataset containing five building types generated using BuildSimHub, a popular platform for building energy modeling. Our approach achieved better average accuracy than a regression model (based on XGBoost) trained on the entire dataset of known building types.
• Abstract（参考訳）: 2030年の挑戦は、2030年までに新しい建物と大きな改修をカーボン中立にすることを目的としている。 この課題を満たす潜在的な解決策の1つは、革新的な持続可能な設計戦略である。 このような戦略を開発するためには,建築のエネルギー利用に様々な要因がどう貢献するかを理解することが重要である。 近年の人工知能(AI)の成長は、利用可能なデータから構築要素間の複雑な関係を学習することで、持続可能な設計を進める前例のない機会を提供する。 しかし、予測精度を向上させるためにAIベースのソリューションには、豊富なトレーニングデータセットが必要である。 残念ながら、多くの現実世界のアプリケーションでは、トレーニングデータセットを取得するのに時間がかかり、コストがかかる。 これらの理由により、新しい建築タイプや未知の建築タイプ、すなわち、トレーニングデータを持たない建築タイプのエネルギー使用量を正確に予測する問題に対処する。 本稿では,ゼロショット学習(ZSL)に基づく新しい手法を提案する。 提案手法では, エネルギーモデルの専門家によるサイド情報を用いて, ビルタイプに最も近い建物タイプを推定する。 学習中に学習したモデルを用いてk-クローズドビルのエネルギー使用量を予測し,重み付き平均関数を用いて予測値を合成する。 エネルギーモデリングのための一般的なプラットフォームであるBuildSimHubを用いて,5つのビルディングタイプを含むデータセットに対するアプローチを評価した。 我々の手法は、既知のビルディングタイプのデータセット全体に基づいてトレーニングされた回帰モデル(XGBoostに基づく)よりも平均精度が向上した。

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